J'ai eu l'opportunité d'apprendre le GAN et je voulais quand même connaître les nouvelles technologies, alors j'ai décidé de comprendre le Style GAN au niveau de l'implémentation. J'étais frustré par le problème de version de TensorFlow et CUDA, donc quand j'ai vérifié s'il y avait un code implémenté par PyTorch, j'ai trouvé l'article suivant, j'ai donc décidé de charger le code ici.
Le code était facile à comprendre,
Donc, j'ai joué en ajoutant des commentaires docstring tout en réorganisant certaines classes.
Pour CUDA, il est nécessaire d'exécuter «Update Graphic Driver» et «Install CUDA Toolkit» dans Reportez-vous à cet article que j'ai écrit. il y a. Si vous ne disposez pas d'une carte graphique NVIDIA, vous ne pouvez pas effectuer de calculs GPU. Il peut être exécuté même si le calcul GPU n'est pas possible, mais il faut plusieurs secondes pour passer un lot, il est donc préférable d'introduire tranquillement l'environnement GPU.
Le code source est ici ↓ GitHub: StyleGanPytorch
Les paramètres peuvent être modifiés à partir de setting.json. Avec les paramètres par défaut, la taille du lot de la 7ème couche est réduite à 2, donc l'apprentissage ne se déroule pas correctement. Augmentez cette valeur si votre GPU a de la place. S'il est plus grand que les spécifications du GPU, la mémoire ne peut pas être sécurisée et une erreur se produira.
Sauf pour la réorganisation de la classe et la partie commentaire, le code de l'article ci-dessus est presque le même, donc je suis désolé, mais c'était une très bonne étude. Au fait, en ce qui concerne le fonctionnement du machine learning lui-même, le GPU de mon PC est GTX750Ti, j'ai donc dû réduire considérablement la taille du lot ... Pour cette raison, l'apprentissage ne se terminera certainement pas avec le modèle tel que décrit (rires)
Plus tard, j'essaierai de travailler sur la réduction des paramètres du modèle en tant que lien jusqu'à ce que j'achète un nouveau PC. J'espère pouvoir générer des illustrations ...
Si vous utilisez le modèle utilisé dans le papier Style GAN original tel quel, vous ne pourrez pas effectuer une expérience de reproduction à moins de déposer de l'argent comme de l'eau chaude dans le nuage, j'ai donc abandonné depuis le début. (Le système de génération d'images réaliste est une bataille avec les spécifications ...)
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